本PPT系统介绍机器学习的基础知识与核心方法。第3.1节概述机器学习的定义、监督与无监督学习的基本概念；第3.2节讲解线性回归、支持向量机（SVM）、K-means聚类等经典算法；第3.3节聚焦模型评估与选择，包括误差分析、过拟合与欠拟合、留出法、交叉验证及性能度量（如MSE、P-R曲线、ROC曲线）；第3.4节简要介绍深度学习、强化学习、图学习、联邦学习和迁移学习等当代前沿方向。适合作为人工智能通识课程的入门材料。
白皮书聚焦企业AI智能体全生命周期安全，构建五层纵深安全体系，明确20类具体安全威胁，形成闭环治理方案。
为进一步确保人工智能安全可控，统筹人工智能发展与安全，保障强化人工智能对国家经济、社会、生态等方面的持续推动作用，帮助人工智能应用相关方在各应用场景开展相关活动时，更好地兼顾发展、安全以及伦理各方面影响，本文件给出了人工智能应用伦理安全的理念与原则，提出了开展相关活动的基本要求，提供了各方实践的应用指引。本文件为原则性、参考性技术文件；涉及个人信息、自动化决策、内容标识、算法治理、知识产权等事项时，应与现行法律法规和部门规章协调适用。
近年来，具身智能研究已成为多模态感知、大模型推理、智能决策等研究方向交汇融合的重要领域，在拓宽智能边界与赋能现实世界问题求解方面展现出巨大潜力。然而，由于具身操作的复杂性与任务场景的多样性，具身智能研究面临着高质量数据难采集、具身大模型难构建、训练与推理难优化等严峻的挑战。这些挑战阻碍了具身智能向规模更大、通用性更强、应用面更广的方向发展。本文首先介绍通用大模型与具身大模型之间的演进关联，并探讨具身智能在“数据—模型—优化”三方面的关键挑战。随后，本文系统性梳理具身智能的核心技术，包含具身数据与仿真、具身大小脑模型、具身训练与推理三条脉络，重点剖析技术发展趋势。最后，本文对开放问题与未来发展方向进行讨论与展望，包括虚实结合的规模化数据采集、通用具身推理与操控、少样本快速适应与实时决策等角度，旨在推动具身智能的技术突破与应用落地。
报告以《面向人工智能的数据集质量通用评估方法 总体要求》《人工智能关键技术 大模型基准测试总体技术要求》等系列标准为参考，系统梳理了人工智能模数共振体系的具体定义与内涵、三大核心要素、五大核心基础能力支撑以及三大协同运行机制，并提出模数共振下一步落地发展的具体建议。
《全球机器人技术路线图2025-2035》是由美国加州大学圣地亚哥分校Henrik I. Christensen团队主导编制的行业战略报告。该路线图整合了国际顶级学术会议（如ICRA、IROS）和产业数据，报告指出：机器人技术正进入一个由三大推动性大趋势交汇形成的变革十年： 物理AI（大规模训练的视觉-语言-行动模型）、先进材料(软执行器、形状记忆合金、电活性聚合物)、下一代计算（神经形态芯片、边缘AI、光子处理器）。这些技术共同模糊了传统机器人作为固定、程序化工具与机器人作为通用、自适应代理之间的界限。
报告主要面向具身智能及机器人领域的企业创始人、出海战略决策者、全球化供应链生态伙伴，以及重点关注前沿科技出海赛道的投资机构。 该报告主要解决了中国具身智能企业在全球化开拓中面临的战略方向与落地痛点问题。在当前国内赛道竞争加剧的背景下 ，报告解答了企业在开拓海外市场时的核心困惑，帮助企业识别欧洲、北美、东南亚及中东等不同区域的真实需求门槛与机会。同时，报告直面现阶段技术泛化能力不足、海外多重合规叠加与本地化交付困难等现实约束，为相关从业者提供了出海战略从单点验证向梯度布局演进的实战参考体系。
算电协同是数据中心节能降碳、破解“算力尽头是电力”困境的必由之路，更是支撑数字经济与能源强国建设的关键抓手。当前处于示范探索期，需通过政策引导、技术创新、市场机制完善，破解经济、标准、安全等痛点，最终构建绿色、高效、安全、普惠的算力 - 电力 - 热力协同生态。本报告围绕算电协同，从背景、技术、实践、展望四方面系统分析，核心是推动算力与电力、热力深度融合，助力数据中心节能降碳、支撑“双碳”与数字经济发展。
本报告立足全球科技革命与国内经济转型新形势，系统解析新基建与新质生产力的核心内涵、辩证关系，全面梳理当前协同发展的阶段性成效，深刻剖析供需错配、协同不足等核心问题，同时提出优化基建布局、破除协同壁垒、创新投融资模式等可落地、可推广的对策建议。报告不仅整合了海量行业数据、典型案例，更立足国家战略导向，为政府部门政策制定、行业主体实践推进、从业者决策参考提供了权威支撑，是推动新基建与新质生产力深度融合、助力高质量发展的重要指引。
当前的科学智能产业生态涵盖了底层超算/智算中心等算力基础设施、仿真软件与科研数据资源、智能算法模型，以及面向科研和工程的应用服务，形成了从算力供给到智能科研应用的完整体系。科学智能作为新兴产业具有广阔的发展空间，而科学计算正是这一体系中以数据产生与模型求解为特征的核心支柱。在政策与市场双重驱动下，行业将保持高速增长，自主可控与场景化落地成为长期发展主线。
本文深入探讨了具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现，在此基础上进一步梳理了具身智能的发展现状、演进趋势与面临的挑战。同时，特别指出，生成式人工智能，尤其是大语言模型、多模态大模型以及正在演进的“信息‒物理‒认知”三域融合大模型等技术在加速具身智能演进中的关键作用。面对全球人工智能竞争日益加剧的态势，总结与分析了我国在具身智能领域发展取得的进展和面临的风险，并提出了我国应重点布局的研究方向和针对性的对策建议，助力我国在全球具身智能竞赛中占据领先地位。
本文件确立了城市全域数字化转型的成熟度模型构成、成熟度等级划分以及能力域划分，描述了不同成熟度等级的典型特征。本文件适用于城市全域数字化转型成熟度等级评估活动，也适用于引导和规范城市高质量发展。
报告指出，随着人工智能、物联网、数字孪生等技术深入应用，医疗器械行业正加速“智改数转网联”。然而，工业控制系统安全、数据合规与跨域协同成为关键挑战。报告强调，需构建覆盖工业网络、边缘计算、云平台的全栈安全防护体系，强化设备接入认证、动态访问控制与隐私计算，推动UDI追溯与区块链存证融合，实现从生产到临床的闭环安全管控。面向未来，应加快补齐基础工艺与核心部件安全短板，打造自主可控的工业安全底座，助力医疗装备产业高质量发展。
本章系统介绍人工智能中知识推理与问题求解的核心方法。首先阐述知识表示方法，包括符号表示法、语义网络、框架表示法和本体论，并讲解逻辑推理与规则推理的基础。接着深入概率推理，涵盖贝叶斯网络与马尔可夫模型，以及因果推理中的辛普森悖论、因果干预和反事实推理。还介绍了知识图谱推理的多种技术路径。在问题求解方面，详细对比盲目搜索（广度优先、深度优先）与启发式搜索（贪心最佳优先、A*算法）。最后，通过猜拳游戏和囚徒困境等经典案例，讲解博弈论的基本概念与纳什均衡。本章为理解AI智能体的决策与推理能力奠定理论基础。
白皮书深入分析中国AI人才市场现状，提出涵盖“培养—引进—使用—涵养”的全周期管理体系，构建分层分类的AI人才能力标准与评估方法，并结合行业前沿企业的优秀实践案例，为企业提供从战略规划到场景落地的可操作性指南。通过本白皮书系统化、高实战性的人才发展各环节剖析，企业可快速建立可持续的AI 竞争力，在数字经济时代实现业务创新与组织转型。
2026年AI正式进入规模化落地深水区，85%的企业面临场景识别模糊的首要痛点，同时供需认知错位加剧产业瓶颈，87.5%的厂商反映客户需求碎片化难以形成标准化方案。该指南构建了AI+行业场景全景图谱，深度拆解12大重点行业的核心应用场景与厂商能力匹配关系，提出"场景识别 - 厂商匹配 - 价值验证" 三步法选型方法论，并给出不同角色的战略行动建议，希望该指南能为AI精准落地提供系统化参考。
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